Избранное трейдера _sg_
При бэктестингах индикатора RSI заметил разное поведение на разных активах. На некоторых активах сигналы перекупленности и перепроданности по RSI за короткий период (2-5 дней) работают одинаково хорошо в обе стороны, а иногда преобладает только один сигнал. На крупных индексах за последние 10 лет лучше работает сигнал перепроданности⤴.
При поиске ответа на «Почему?» удалось найти решение для определения оптимального периода RSI и лучших порогов. Итак, проанализируем это вместе на Python.
Приветствую
Решил сделать маленький эксперимент, выделил субсчет с 20т.р Запустил пару алгоритмов чтобы посмотреть возможно ли хоть как либо раскачать счет.
Спойлер — Нет/не интересно.
Итак, зачем эксперимент? Частенько сталкиваюсь с трейдерами с практически нулевыми счетами, которые хотят «попробовать себя» в трейдинге. Естественно это счета до 50т.р или уже частично слитые «депозиты». Вспомнил себя, и как сам начинал торговать и сливал минимальные депо и подумал попробовать на минимальном счете поторговать. Допустим, изначально понимал, что расскачивать счет (в идеале) можно годами от такой стартовой цифры, и предположим я амбициозный трейдер, который хотел бы показать стабильность на рынке и привлечь постепенно внимание «инвесторов» или работодателя.
Конечно же гипотетически мой алгоритм должен был быть менее доработанный, и больше напоминать типовой алгоритм hi/low, но вновь представим, что трейдер весьма умен и применив знания, написал более менее похожий на адекватный, алгоритм. Счет маленький, всего 20т.р. и так как трейдер хочет привлечь внимание инвестора/работодателя, то он не торгует фьючерс на ртс от (греха подальше). Фактически получилось запустить 2 робота, которые торгуют 1-2 лота, тем самым в максимальной загрузке, алгоритм не использует полностью, доступное депо.
Так вот, что получается:
Вначале скрины результатов скриптов на периоде с 21.09.2017 по текущий день
и второй скрипт
Я продолжаю рубрику фин_чипсы для новичков (novice_chips), в которой размещаю свои размышления о рыночном мироздании (улыбаюсь) с расчетом, что она будет полезной именно новичкам, а также тем, кто хотел бы погрузиться в биржевую торговлю системно и последовательно.
novice_chips – это важные выводы, к которым придут многие в течение первых 3-5 лет торговли. Но этот опыт можно получить быстрее.
ИГРА НА ПОНИЖЕНИЕ
Например, падение Роснефти в феврале-марте 2017 года.
Привет всем! В предыдущем посте рассматривались два объекта, которые формируют закрытые позиции и считают статистику торговли (IClosePositionManager, IResultManager). Сегодняшняя статья будет посвящена визуализации этих данных и общей архитектуре торговой системы.
В своё время я рассказывал про паттерн проектирования MVC, что логика должна быть отделена от визуализации, и ещё, что у каждой формы должен быть свой презентер. Также хотел отметить, что проект лучше разбивать на несколько логических модулей (библиотек классов в c#). Свой проект я разделил на: definitions – содержит базовые, ни от кого не зависящие классы, интерфейсы и описания, local – реализация интерфейсов для локального тестера, smartcom – реализация интерфейсов для коннектора, в данном случае смарткома, strategies – вынес в отдельный модуль все стратегии, UI – внешний интерфейс системы (формы и их презентеры) и т.д. В каждом таком модуле я обычно создаю ещё несколько папок – в модулеUI, например, есть папка interfaces, presenters и views.